论文研究-基于不确定规划的供应链网络设计模型与算法.pdf

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120 系统工程理论与实践 2007年2月 xm≤ak,对于任意i,k (C-4) (C-6) (n≤X),)子任意,m,(cn x,xk,xn≥0,对于任意i,ν,k,m,(C-8) 2,y∈0,1},对于任意j,k (C-9) 在上述模型中,C为决簧老能够承受的价格,Ps表示可能性测度,目标函数为最大化总费用小于承受价 格的可能性,约束(C1)(C3)(C4)分别是供应商原材料的容量约末、工厂生产能力的约束和分销中心分 销能力的约東.(C-2)是原材料的平衡条件,(C5)(C6)分别为允许廾设的最多的工丿和分销数日的约束 约束(C-7)保证分销十心分销给顾客的产品满足顾客的需求的概率约束,其屮βm为决策者对顾客提供各 种产品的服务水平的要求,(C-8)保证所有的变量为非负的.(C-9)保证变量为0、1变量 3混合智能算法 由于不确定规划的复杂性我们求助于模拟技术来计算嫫糊目标函数以及检查随机约束.并将模拟 技术与遗传算法结合形成混合智能算法,来求解我们建立的模型 3.1遗传算法 在我们的模型中,有的次策变量被限定为0-1整数变量,目标函数为包含模糊参数的不确定函数,并 且有随机事件的杋会约束,因此,要求解该模型具有一定的难度.我们设计双层遗传算法来求解.为了设计 供竝链网络,首先要确定选择哪些工厂和分销中心,这样,网终的结构就确定了.然后在这个确定的网络 上,确定物流.第一层的遗传算法用来寻找供应链最好的配置,染色体包含2个子串,其上的基因为0,或 1,表示对应的工厂或者分销商是否开放第二层的遗传算法是针对第一层给定的网络结构,确定最优的分 配方案,染色体包含3个子串.分别表示工厂从供销商购买的原材料数,工厂运输到分销商的产品数量以 及分销中心分销到顾客的产品数量 3.2混合智能算法 我们将随机模拟、模粘模拟以炇遗传算法相结合形成混合智能算法來求解本文给岀的模型,过程如 步骤1在决策变量的可行域内,随机地产生第一层遗传算法的m-sze个染色体.首先,检查开放 的工厂或分销中心的个数是否超过给定数目,如果超出了,则关闭其中开放的工厂或分销中心中能力最小 的那个,然后检验和调整使得开放的工厂和分销中心的能力足够满足顾客的需求.如果能力不能满足顾客 的需求,则关闭开放的工厂或分销中心中能力最小的那个,然后在那些没有开放的工厂或者分销中心中选 择一个能力最大的工厂或者分销中心开放 步骤2针对每个染色体,调用第二层遗传算法来计算目标函数值 步骤3根据目标函数值将染色体从好到坏排序,然后利用基于序的评价函数来计算每个染色体的 适应度基于序的评价函数定义为Eal(P)=a(1-a),i=1,2,…pp-size,其中染色体根据目标函 数值已经从好到坏重新排列,a∈(0,1是遗传系统屮的一个参数 步骤4用轮盘赌来选择染色体, 步骤5通过交叉和变异操作来更新第一层的染色体.我们利用单点交叉,即随机确定交叉位置,然 后交换一对染色休的对应部分,我们采用替换式变异操作,将随机选择的字串插入随机选择的位置处 步骤6重复步骤2至步骤5到给定的循环次数. 91994-2008ChinaAcademicJournalElectronicPublishinghoUse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net 第2期 基于不确定规划的供应链网终设计嫫型与算沄 121 步骤7返回最好的染色体和目标函数值 4数值例子 设计一个供应链网络,包含3个供应商,5个待选工厂,5个待选分销中心,满足4个顾客的需求.现 偎设有3种原材料,生产1种产品,已知3种原料按照2:1:的比例生产产品,顾客对产品的需求为随机 变量,其概率分布如下表所示,其中,N(σ)表示正态分布.供应链中的运作费用包括工厂从供应商购买 单位原材料的费用、工厂运输单位产品的费用以及分销中心分销单位产品的费用都是以模糊数给出的,其 隶属函数如下表所示,其屮(a,b,c)表示三角馍糊数.决策者要求开放的工厂和分销屮心的个数最多是4 个 表1能力约束,动费用以及顾客的随机需求 分销中心 供应商 顾客区需求 总能力 固定费用 总能力 固定费用 500 1800 530 1000 N(460,20) 650 900 590 900 N(340,10) 2100 400 1600 N(450,20) 1500 N(330,20) 500 900 580 1400 表2工厂从供应商购买单位原材料的费用 供应商 PI P2 P P4 Ps (4,5,6) (4,6,8) (3,4,5) (6,7,8) (4,5,6) (3,5,7) (5,6,7) (3,4,5) (5,7,9) (3,5,7) (4,5,6 (4,6,8) (6,7,8) (5,6,7) (4,,6) (5,6,7 (6,7,8) (4,6,8) (7,8,9) (5,6,7) (5,7,9 (4,6,8) (7,8,9) (7,8,9) (4.6,8 (3,4,5 5,7,9) (5,6,7) (2,3,4) (8,9,10) (5,6,7) (5,7,9) (7,9,11) (3,4,5) (4,5.6) 表3单位产品从工厂运输到分销中心的费用表4单位产品从分铛中心分销到顾客区的费用ξ次 分销中心 顾客区 工厂 分销口心 D CI C2 C4 (4,5,6)(4,6,8)(34,5)(6,7,8)|(4,5,6) (4,5,6)(458)(34,5)(6,7,8)(4,5,6) (56,7)(4,5,6)(6,7,8)(4,6,8)(7,8,9) (5,6,7)(456)(6,8)(48)(7,8, 乃3(5,7,9)(5,5,7)(2,3,4)(8,9,0)(5,6,7) (5,7,9)(56,7)(2,3,4)(8,9,10)(5,6,7) P|(6,7)(4,5,5)(6,7,8)(468)(78,9 D4|(56,0)(456)(6,7,8)(4,6,8)(7,8,9) B(5,7,9)(5,6,7)(2,3,4)(8,9,10)(5,6,7) (579)(56)(234)(89,10)(5,6,7 如果决策者能够接受的价格为500,0C=50000要求顾客的服务水平至少为0.9,即nm=0.9.两 层的遗传算法的参数设置妇下:种群规模m-sie为50,运行的代数为300,模糊模拟次数为5000,交叉概 率为0.2,变异概率为0.3,在基于序的评价函数中为0.05.为了求解模型(1),我们在个人计算机上运 行混合智能算沄,求得最大的可能性为0.91,选择开设的工厂为P2,P3和P,开设的分销屮心为D2,D3 o1994-2008ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net 122 系统工程理论与实践 2007年2月 和 5结束语 针对市场的实际情况,夲文考虑供应链各ˆ环节岀现的不确定因素,利用不确规划理论,建立供应链 网络的模型,并且设计了模糊模拟、随杋模拟以及遗传算法相接合的混合智能算法来求解.最后给岀了实 际的例子来说明算法的有效性和高效性 参考文献 [1 Geoffrion A M, Graves GW. Multicommodity distribution system design by Benders decomposition[J]. Management Science, 1974 20:822-844 [2] Syarif A, Yun Y S, Gen M. Study on multi stage logistic chain nerwork: A spanning tree based genetic algorithm appmach [J] Computers and Industrial Engineering, 2002, 43(1-2): 299-314 [3 Cohen MA, Lee hL. Strategic analysis of integrated production distribution systems: Models and methods[J]. Operations Research 1988,36:216-228. [4] Santoso T, Ahmed S, Getschalckx M, et al. a stochastic programming appmach for supply chain network design under uncertainty U. European Journal of Operational Research, 2005, 167: 96-115 [5] Liu B. Dependent-chance programming with fuzzy decisions[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 1999, 7(3): 354-360 [6 Liu B. Dependent-chance programming in fuzzy environments[J]. Fuzzy Sets and Systems, 2000, 109(1): 97-10 [7] Liu B. Theory and Practice of Uncertain Programming[M]. Physica Verlag, Heidelberg, 2002 (上接第148页) [3]胡可云,陆玉昌,石纯一.粗糙集玛论及其应用进展[J].清华大学学报(自然科学版),2001,41(1):64-68. Hu Keyun, Lu Yuchang, Shi Chunyi. Advances in rough set theory and its applications [j ] Journey of Tsinghua University Science and Technology), 2001, 41(1): 64-68 [4 Wang SKM, Zarko W. On optional decision rules in decision tables [J. Bulletin of Polish Academy of Science, 1985, 33: 693 -696. [5] I Duntsch, Ginther Gediga. RoughiaIr rough information analysis [J]. International Journal of Intelligent System, 2001, 46: 12 147 16 Pawlak Z. Rough Set theoretical Aspects of Reasoning about Data [M. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1991 [7]张文修,梁怡,吴伟志,等.信息系统与知识发现[M].北京:科学出版社,2001 Zhang Wenxiu, Liang Yi, wu Weizhi, et al. Information System and Knowledge Discovery [M]. Beijing Science Press, 2001 [8 Pawlak Z. Rough sets[C]//Communication of ACMC. 1995, 38(11): 89-95 9」雄君丽,许龙飞.ROυ(丑SHI埋论及其应用进展(综述)J」.暨南大学学报(自然科学版),2003,24(3):70-75 Xiong Junli, Xu Longfei. Rough set theory and application study (a review)[J]. Journal of Jinan University(Natural Science Medicine Edition), 2003, 24(3): 70-75 91994-2008ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouseAllrightsreservedhttp://www.cnki.net

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